Qwen3-ASR – 阿里通义开源的系列语音识别模型

• 语音编码层：采用创新的预训练 AuT 语音编码器提取高层声学表征，替代传统 Fbank 特征，增强对噪声和口音的泛化能力。

• 多模态基座：基于 Qwen3-Omni 多模态大模型构建，用其跨模态理解能力实现语音到文本的直接映射，无需传统 HMM/GMM 流水线。

• 训练范式：通过大规模多语种预训练建立通用声学语义空间，再针对方言、歌唱、噪声等场景进行细粒度微调，联合优化语种识别与语音识别任务。

• 高效推理：0.6B 模型采用 vLLM 加速引擎，支持批量推理与异步服务，128 并发下实现 2000 倍吞吐；流式版本采用分块缓存机制，平衡实时性与准确率。

• 强制对齐：ForcedAligner 基于非自回归 LLM 架构，通过并行解码预测时间戳，单并发 RTF 达 0.0089，精度超越传统 CTC 与 WhisperX 方案。

Qwen3-ASR的项目地址

• 项目官网：https://qwen.ai/blog?id=qwen3asr

• GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-asr

• 技术论文：https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR/blob/main/assets/Qwen3_ASR.pdf

Qwen3-ASR的应用场景

• 智能会议：模型能实时转写多人会议内容，支持中英文混杂与各方言口音，自动生成带时间戳的会议纪要。
• 视频字幕：为影视剧、短视频、直播生成精准字幕，支持带背景音乐的歌唱内容识别与多语种翻译字幕制作。
• 电话客服：在强噪声、低音质通话环境下稳定识别客户语音，模型支持实时流式转写与关键词提取。
• 智能音箱：适配老人、儿童等非标准发音，支持远场拾音与方言交互，提升家居语音控制体验。
• 法律取证：对复杂声学环境的录音证据进行高精度转写，提供词级时间戳用于庭审举证与内容核验。